深度学习小白从零开始学习配置环境，记录一下踩过的雷坑，做个学习笔记。配置了好几次之后总结出来的最简单，试错成本最小的方案，分享给大家~安装顺序：Anaconda+CUDA+CuDnn+Pytorch STEP1.Anaconda1.1Anaconda的简介Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。安装它可以方便我们后续进行conda环境管理器下的命令生成和跑各自深度学习模型。1.2Anaconda的下载记得选用对应版本，推荐各位下载在D盘，内存空间较大，方便后续配置虚拟环境下载地址：官网首页：Anaconda|
一、说明及准备工作最近在安装pytorch3D的时候遇到了很多问题，查了很多博客，但发现讲的都不太全，所以特将自己的及收集到的安装过程经验总结如下。我是在Anaconda中虚拟环境下安装的。1.1准备工作官方安装教程如下：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md，完全按照这个教程安装可能会遇到很多问题，因此需要补充一些细节。安装这个的前提是已经安装了pytorch。1.2相关包的安装总共需要安装的包有：fvcoreiopathcubscikit-imageblackusortflake8matplotl
目录Anaconda虚拟环境安装pytorch-GPU版本算法框架--超详细教程一、常见问题解析二、安装Anaconda1、安装Anaconda①简介②安装地址③详细安装步骤2、更新Anaconda①初始化②更新③更新环境3、常用命令4、pycharm配置虚拟环境三、安装CUDA1、环境要求2、下载3、安装四、安装cudnn1、环境要求2、下载3、解压安装①将压缩包解压②安装③添加环境变量④检验安装是否成功五、安装pytorch1、环境要求2、初始化环境3、torch下载4、安装①简洁描述②具体演示4、测试torch六、pytorch常见问题1、torch.cuda.is_available(
在计算机视觉和图像处理应用中，读取图像是一个常见的操作。OpenCV是一个广泛使用的图像处理库，它提供了cv2.imread函数，用于读取图像。本文将详细介绍如何使用cv2.imread函数，包括参数和用法。安装OpenCV首先，确保你已经安装了OpenCV库。你可以使用以下命令来安装OpenCV（如果尚未安装）：pipinstallopencv-pythoncv2.imread函数概述cv2.imread函数用于从文件中加载图像。它的一般语法如下：image=cv2.imread(file_path,flags)file_path：要读取的图像文件的文件路径flags：可选参数，用于指定图像
1.环境搭建逻辑如下图所示，为pytorch或tensorflow的环境搭建逻辑2.一般情况一般情况下，我们需要按照如下顺序考虑我们该安装哪个版本的cuda以及安装哪个版本的pytorch2.0查看是否已安装cuda通过下述cmd命令行C:\Users\asus>nvcc-V如果已安装cuda，则如下图所示，可知悉安装的cuda版本2.1安装哪个版本的cuda（尚未安装cuda）1.通过以下cmd命令行获悉最高能安装的cuda版本C:\Users\asus>nvidia-smi结果如下图所示2.通过以下网址，结合自己对pytorch版本的需要，综合考虑该安装哪个版本的cudacuda-pyto
研一上半学期一直在跑小模型CPU版本足够使用，当时也尝试安装了好多次GPU版本的环境一直安装不上，到最后不聊聊之了。但现在需要跑检测模型CPU显得力不从心，决定再痛苦的尝试安装GPU版本。安装环境是所有学习AI人前期最头疼的事，本文就是安装PytorchGPU版本的脑残带图版。PyTorch官网：https://pytorch.org/文章目录前提一、查看cuda版本二、创建虚拟环境三、离线安装GPU四、跑代码（IDE中配置虚拟环境）前提最好已经安装好Anaconda，提前查询自己电脑的NVIDIAGPU算力GPU算力查询提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、查看cuda版本1.右
Windows下安装Torch+cuda（Anaconda、Pycharm、NVIDIA驱动、Pytorch）、Jupyter1.安装Anaconda：直接下载免费的官方Anaconda安装，安装过程中建议自行配置安装目录，并确认添加运行环境到Path中，安装后通过cmd命令行输入conda-V查看是否安装以及版本号。2.安装Pycharm社区版免费安装，个人学习安装社区版即可，社区版基本能满足个人学习需求。若安装专业版需购买正版或自行破解，可寻找破解教程进行破解。推荐Pycharm安装两个好用的插件：代码补全提示插件：FullLineCodeCompletion主题插件：MatrialThe
ubnutu下经常用到ROS，ubnutu20.04安装ros时自带opencv4.2，但是很多工程用到的opencv都是低版本opencv3系列，比如vins-mono就依赖opencv3。虽然很多教程说在CMakeLists指定opencv版本，但是会出现很多问题：error:‘CV_RGB2GRAY’wasnotdeclaredinthisscope或者警告/usr/bin/ld:warning:libopencv_calib3d.so.3.3,neededby/home/gl/SLAM/pl_vins_ws/devel/lib/libcamera_model.so,mayconflic
ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementcv2（fromversions:none）问题原因及解决方法问题描述问题原因解决方法小技巧问题描述出现没安装该库提示，于是使用命令下载pipinstallcv2但是报错问题原因应该是库的名字变了，我用Pycharm的工具Pypi查看，发现搜索cv最顶上的那个是opencv-python，于是我又安装了这个库，报错就消失了解决方法使用这条命令pipinstallopencv-python或者在PyPI里面直接点击安装问题就解决啦！小技巧通过手机热点连接网络，别翻墙，别用校园网
计算机视觉，是一个迅速发展的领域，将让你大开眼界。它的核心是教计算机像我们人类一样看和理解视觉信息。这份全面指南，将为我们揭示计算机视觉的基本概念，探索流行的应用程序，并瞥见计算机视觉的未来趋势。计算机视觉简介：科学和艺术的奇妙交汇好的，让我们从基础知识开始。计算机视觉是科学、数学和人工智能的交汇点，创造了一场视觉理解的交响乐。计算机能够从数字图像或视频中提取有意义的信息。医疗保健、自动驾驶和娱乐等行业已经完全被计算机视觉的魔力所改变。计算机视觉的演进：从简单的线条到令人惊叹的识别计算机视觉如何在这些年里成长和蓬勃发展！刚开始时，我们的算法就像刚出生的婴儿，几乎只能完成一些基本任务，比如检测边
